软件应用人工智能-软件应用人工智能有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于软件应用人工智能的问题，于是小编就整理了1个相关介绍软件应用人工智能的解答，让我们一起看看吧。

1. 软件工程师如何转行做人工智能？

软件工程师如何转行做人工智能？

谢邀。这个问题我也沉思良久，因为我就是软件工程师，而且有时候真有点想转人工智能之类的想法。下面我分享一下自己的看法。

普通程序员，或者说是软件工程师，一般用J***a语言的开发者比较多，这群人工作一两年的还在努力把增删改查的业务代码写好，工作三四年的，或许在优化和架构上努力。

但是这些都与人工智能没有太大关系，如果需要转人工智能，那么将从头开始，不过有编程基础在身上，上手难度比普通人小，但是需要在工作之余花费精力去自学Python学人工智能相关知识，并不是简单的事情。

最致命的一点就是，在数学和英语方面，都需要提升，尤其是数学，已经不仅仅是本科里的高数，线性代数之类的，还要学习研究生阶段的数学理论。英语至少也得达到六级水平，才能比较轻松的翻阅国外资料，毕竟人工智能这一块国外确实比较发达一些。

因此，软件工程师转人工智能，比想象中难，但是我相信有方向并为之坚持付出的，一定会有成就。

我是“极客宇文氏”，一个热心的程序员。

转人工智能，首先需要了解人工智能是什么，它涉及哪些知识领域？

人工智能，顾名思义，它是研究如何用机器模拟人类思维方式，从事类人活动的一门的科学，也是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新兴技术。它涉及计算机科学、机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、决策系统和专家系统等知识领域。除了涵盖自然科学，甚至还涵盖了哲学和心理学等社会科学，是真正的知识大融合，所以要从事该领域的研究和生产是一项极富挑战性的工作。

1、计算机科学领域

（1）编程语言：需要深入学习Python、Go等适用于复杂科学计算的、提供更多成熟算法处理模块的编程语言。

（2）矩阵运算和算法模拟：深入学习MATLAB。

（3）根据自己的研究或工作方向学习业界成熟的开发框架或开源库：例如图像识别（OpenCV等）、语言识别（Python语音识别库，百度、科大讯飞、捷通华声等语音识别库）、神经网络（DistBelief等）、机器学习（Google开发的TensorFlow等）。

（4）大数据处理、分布式计算、云计算：因为人工智能无法逾越的一个过程，就是对海量数据进行短时间的处理和决策，所以先得从现有比较成熟的技术入手学习和研究。

（5）其它。

2、算法

谢谢邀请！

首先人工智能肯定是未来的一个方向，无论是否想转行，都有必要去了解人工智能技术。

其次我认为学习人工智能主要有四种境界，你需要确定自己需要达到哪种境界，才好确定你的努力方向和策略。

科学家境界

科学家境界是很少很少一部分人能达到的境界，主要是那些从事人工智能研究的科学家，他们能原创出很多的算法和理论，解决一些最[_a***_]的难题。比如深度学习的鼻祖Hinton,生成对抗网络发明人 Ian goodfellow,Xgboost发明人陈天奇等等。

有些答案实在看不下去了，来点干货

人工智能相关职位（各种叫法: 算法工程、NLP工程师, CV算法研发工程师，数据科学家，推荐算法工程师，机器学习工程师、人工智能工程师等）的要求基本如下：

职位关键词：算法层面为机器学习，深度学习，NLP, CV, 强化学习等，大数据层面: Hadoop, Hive, Spark等

实践：有实践经验 （转行的话，建议打比赛）

围绕着上面的职位要求，下面是可操作的建议:

谢谢邀请！

软件工程师转行做人工智能是一个不错的选择，但是要根据自身的知识结构进行相应的准备。对于研发级软件工程师（研发级程序员）来说，转行做人工智能是相对比较容易的，因为研发级工程师往往都有扎实的算法基础。对于应用级软件工程师（应用级程序员）来说，转行做人工智能需要一个系统的准备（学习）过程。

人工智能目前的研究方向比较多，比如自然语言处理、机器学习以及计算机视觉都是不错的研究方向，下面就以机器学习为例，说一下作为应用级软件工程师来说，都应该做好哪些准备。

首先，需要系统的学习一下算法知识。机器学习的研发是以算法为核心进行展开的，所以要有一个扎实的算法基础。这个过程需要了解一些比较经典的算法设计过程，逐步培养起解决问题的思路。这部分的学习内容包括随机算法、堆排序算法、快排、计数排序、贪心算法、核算法、势能法、图算法、多线程算法、数论算法和近似算法等，在学习算法的过程中也会连带着把数据结构一并学习一下，因为算法和数据结构本就不分家。

其次，了解机器学习的实现步骤。机器学习的流程包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、验证算法和应用算法，数据收集是机器学习的第一步，目前可以用于机器学习的公共数据集并不少，对于实验来说已经够用了。接下来就是了解常见的机器学习算法，目前比较常见的机器学习算法包括NB、k-mean、kNN、SVM、Apriori、EM、PageRank、CART等算法，对于有算法基础的人来说，这些算法的学习并不困难。

最后，选择一门编程语言来实现这些算法并对其进行验证。对于软件工程师来说，这个步骤还是相对比较轻松的，目前使用Python做机器学习的算法实现是一个比较常见的做法。

人工智能是我的主要研究方向之一，目前我也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有人工智能方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

到此，以上就是小编对于软件应用人工智能的问题就介绍到这了，希望介绍关于软件应用人工智能的1点解答对大家有用。

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